1. 引言

在操作系统中，进程信息对于系统监控和性能分析至关重要。假设我们需要开发一个监控程序，该程序能够捕获当前操作系统的进程信息，并将其高效地传输到其他端（如服务端或监控端）。在这个过程中，如何将捕获到的进程对象转换为二进制数据，并进行优化，以减小数据包的大小，成为了一个关键问题。本文将通过逐步分析，探讨如何使用位域技术对C#对象进行二进制序列化优化。

首先，我们给出了一个进程对象的字段定义示例。为了通过网络（TCP/UDP）传输该对象，我们需要将其转换为二进制格式。在这个过程中，如何做到最小的数据包大小是一个挑战。

2. 优化过程

2.1. 进程对象定义与初步分析

我们根据字段的示例值确定了每个字段的数据类型。

创建一个C#类SystemProcess表示进程信息：

public class SystemProcess
{
    public int PID { get; set; }
    public string? Name { get; set; }
    public string? Publisher { get; set; }
    public string? CommandLine { get; set; }
    public string? CPU { get; set; }
    public string? Memory { get; set; }
    public string? Disk { get; set; }
    public string? Network { get; set; }
    public string? GPU { get; set; }
    public string? GPUEngine { get; set; }
    public string? PowerUsage { get; set; }
    public string? PowerUsageTrend { get; set; }
    public string? Type { get; set; }
    public string? Status { get; set; }
}

定义测试数据

private SystemProcess _codeWFObject = new SystemProcess()
{
    PID = 10565,
    Name = "码界工坊",
    Publisher = "沙漠尽头的狼",
    CommandLine = "dotnet CodeWF.Tools.dll",
    CPU = "2.3%",
    Memory = "0.1%",
    Disk = "0.1 MB/秒",
    Network = "0 Mbps",
    GPU = "2.2%",
    GPUEngine = "GPU 0 - 3D",
    PowerUsage = "低",
    PowerUsageTrend = "非常低",
    Type = "应用",
    Status = "效率模式"
};

2.2. 排除Json序列化

将对象转为Json字段串，这在Web开发是最常见的，因为简洁，前后端都方便处理：

public class SysteProcessUnitTest
{
    private readonly ITestOutputHelper _testOutputHelper;

    private SystemProcess _codeWFObject // 前面已给出定义，这里省

    public SysteProcessUnitTest(ITestOutputHelper testOutputHelper)
    {
        _testOutputHelper = testOutputHelper;
    }

    /// <summary>
    /// Json序列化大小测试
    /// </summary>
    [Fact]
    public void Test_SerializeJsonData_Success()
    {
        var jsonData = JsonSerializer.Serialize(_codeWFObject);
        _testOutputHelper.WriteLine($"Json长度：{jsonData.Length}");

        var jsonDataBytes = Encoding.UTF8.GetBytes(jsonData);
        _testOutputHelper.WriteLine($"json二进制长度：{jsonDataBytes.Length}");
    }
}

标准输出: 
Json长度：366
json二进制长度：366

尽管Json序列化在Web开发中非常流行，因为它简洁且易于处理，但在TCP/UDP网络传输中，Json序列化可能导致不必要的数据包大小增加。因此，我们排除了Json序列化，并寻找其他更高效的二进制序列化方法。

{"PID":10565,"Name":"\u7801\u754C\u5DE5\u574A","Publisher":"\u6C99\u6F20\u5C3D\u5934\u7684\u72FC","CommandLine":"dotnet CodeWF.Tools.dll","CPU":"2.3%","Memory":"0.1%","Disk":"0.1 MB/\u79D2","Network":"0 Mbps","GPU":"2.2%","GPUEngine":"GPU 0 - 3D","PowerUsage":"\u4F4E","PowerUsageTrend":"\u975E\u5E38\u4F4E","Type":"\u5E94\u7528","Status":"\u6548\u7387\u6A21\u5F0F"}

2.3. 使用BinaryWriter进行二进制序列化

使用站长前面一篇文章写的二进制序列化帮助类SerializeHelper转换，该类使用BinaryWriter将对象转换为二进制数据。

首先，我们使SystemProcess类实现了一个空接口INetObject，并在类上添加了NetHeadAttribute特性。

/// <summary>
/// 网络对象序列化接口
/// </summary>
public interface INetObject
{
}

[NetHead(1, 1)]
public class SystemProcess : INetObject
{
 	// 省略字段定义   
}

然后，我们编写了一个测试方法来验证序列化和反序列化的正确性，并打印了序列化后的二进制数据长度。

/// <summary>
/// 二进制序列化测试
/// </summary>
[Fact]
public void Test_SerializeToBytes_Success()
{
    var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject, 1);
    _testOutputHelper.WriteLine($"序列化后二进制长度：{buffer.Length}");

    var deserializeObj = SerializeHelper.DeserializeByNative<SystemProcess>(buffer);
    Assert.Equal("码界工坊", deserializeObj.Name);
}

标准输出: 
序列化后二进制长度：152

比Json体积小了一半多（366到152），上面单元测试也测试了数据反序列化后验证数据是否正确，我们就以这个基础继续优化。

2.4. 数据类型调整

为了进一步优化二进制数据的大小，我们对数据类型进行了调整。通过对进程数据示例的分析，我们发现一些字段的数据类型可以更加紧凑地表示。例如，CPU利用率可以只传递数字部分（如2.3），而不需要传递百分号。这种调整可以减小数据包的大小。

修改测试数据定义：

[NetHead(1, 2)]
public class SystemProcess2 : INetObject
{
    public int PID { get; set; }
    public string? Name { get; set; }
    public string? Publisher { get; set; }
    public string? CommandLine { get; set; }
    public float CPU { get; set; }
    public float Memory { get; set; }
    public float Disk { get; set; }
    public float Network { get; set; }
    public float GPU { get; set; }
    public byte GPUEngine { get; set; }
    public byte PowerUsage { get; set; }
    public byte PowerUsageTrend { get; set; }
    public byte Type { get; set; }
    public byte Status { get; set; }
}

/// <summary>
/// 普通优化字段数据类型
/// </summary>
private SystemProcess2 _codeWFObject2 = new SystemProcess2()
{
    PID = 10565,
    Name = "码界工坊",
    Publisher = "沙漠尽头的狼",
    CommandLine = "dotnet CodeWF.Tools.dll",
    CPU = 2.3f,
    Memory = 0.1f,
    Disk = 0.1f,
    Network = 0,
    GPU = 2.2f,
    GPUEngine = 1,
    PowerUsage = 1,
    PowerUsageTrend = 0,
    Type = 0,
    Status = 1
};

添加单元测试如下：

/// <summary>
/// 二进制序列化测试
/// </summary>
[Fact]
public void Test_SerializeToBytes2_Success()
{
    var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject2, 1);
    _testOutputHelper.WriteLine($"序列化后二进制长度：{buffer.Length}");

    var deserializeObj = SerializeHelper.DeserializeByNative<SystemProcess2>(buffer);
    Assert.Equal("码界工坊", deserializeObj.Name);
    Assert.Equal(2.2f, deserializeObj.GPU);
}

测试结果：

标准输出: 
序列化后二进制长度：99

又优化了50%左右（152到99），爽不爽？继续，还有更爽的。

2.5. 再次数据类型调整与位域优化

更进一步地，我们引入了位域技术。位域允许我们更加精细地控制字段在内存中的布局，从而进一步减小二进制数据的大小。我们重新定义了字段规则，并使用位域来表示一些枚举值字段。通过这种方式，我们能够显著地减小数据包的大小。

看前面一张表，部分字段只是一些枚举值，使用的byte表示，即8位(bit)，其中比如进程类型只有2个状态（0：应用，1：后台进程），正好可以用1位即表示；像电源使用情况，无非就是5个状态，用3位可表示全，按这个规则我们重新定义字段规则如下：

固定字段(Data)的详细说明如下：

上面这张表是位域规则表，Offset表示字段在Data字节数组中的位置（以bit为单位计算)，Size表示字段在Data中占有的大小（同样以bit单位计算），如Memory字段，在Data字节数组中，占据10到20位的空间。

修改类定义如下，注意看代码中的注释：

[NetHead(1, 3)]
public class SystemProcess3 : INetObject
{
    public int PID { get; set; }
    public string? Name { get; set; }
    public string? Publisher { get; set; }
    public string? CommandLine { get; set; }
    private byte[]? _data;
    /// <summary>
    /// 序列化，这是实际需要序列化的数据
    /// </summary>
    public byte[]? Data
    {
        get => _data;
        set
        {
            _data = value;

            // 这是关键：在反序列化将byte转换为对象，方便程序中使用
            _processData = _data?.ToFieldObject<SystemProcessData>();
        }
    }

    private SystemProcessData? _processData;

    /// <summary>
    /// 进程数据，添加NetIgnoreMember在序列化会忽略
    /// </summary>
    [NetIgnoreMember]
    public SystemProcessData? ProcessData
    {
        get => _processData;
        set
        {
            _processData = value;

            // 这里关键：将对象转换为位域
            _data = _processData?.FieldObjectBuffer();
        }
    }
}

public record SystemProcessData
{
    [NetFieldOffset(0, 10)] public short CPU { get; set; }
    [NetFieldOffset(10, 10)] public short Memory { get; set; }
    [NetFieldOffset(20, 10)] public short Disk { get; set; }
    [NetFieldOffset(30, 10)] public short Network { get; set; }
    [NetFieldOffset(40, 10)] public short GPU { get; set; }
    [NetFieldOffset(50, 1)] public byte GPUEngine { get; set; }
    [NetFieldOffset(51, 3)] public byte PowerUsage { get; set; }
    [NetFieldOffset(54, 3)] public byte PowerUsageTrend { get; set; }
    [NetFieldOffset(57, 1)] public byte Type { get; set; }
    [NetFieldOffset(58, 2)] public byte Status { get; set; }
}

添加单元测试如下：

/// <summary>
/// 极限优化字段数据类型
/// </summary>
private SystemProcess3 _codeWFObject3 = new SystemProcess3()
{
    PID = 10565,
    Name = "码界工坊",
    Publisher = "沙漠尽头的狼",
    CommandLine = "dotnet CodeWF.Tools.dll",
    ProcessData = new SystemProcessData()
    {
        CPU = 23,
        Memory = 1,
        Disk = 1,
        Network = 0,
        GPU = 22,
        GPUEngine = 1,
        PowerUsage = 1,
        PowerUsageTrend = 0,
        Type = 0,
        Status = 1
    }
};

/// <summary>
/// 二进制极限序列化测试
/// </summary>
[Fact]
public void Test_SerializeToBytes3_Success()
{
    var buffer = SerializeHelper.SerializeByNative(_codeWFObject3, 1);
    _testOutputHelper.WriteLine($"序列化后二进制长度：{buffer.Length}");

    var deserializeObj = SerializeHelper.DeserializeByNative<SystemProcess3>(buffer);
    Assert.Equal("码界工坊", deserializeObj.Name);
    Assert.Equal(23, deserializeObj.ProcessData.CPU);
    Assert.Equal(1, deserializeObj.ProcessData.PowerUsage);
}

测试输出：

标准输出: 
序列化后二进制长度：86

99又优化到86个字节，13个字节哦，有极限网络环境下非常可观，比如100万数据，那不就是12.4MB了？关于位域序列化和反序列的代码这里不细说了，很枯燥，站长可能也说不清楚，代码长这样：

public partial class SerializeHelper
{
    public static byte[] FieldObjectBuffer<T>(this T obj) where T : class
    {
        var properties = typeof(T).GetProperties();
        var totalSize = 0;

        // 计算总的bit长度
        foreach (var property in properties)
        {
            if (!Attribute.IsDefined(property, typeof(NetFieldOffsetAttribute)))
            {
                continue;
            }

            var offsetAttribute =
                (NetFieldOffsetAttribute)property.GetCustomAttribute(typeof(NetFieldOffsetAttribute))!;
            totalSize = Math.Max(totalSize, offsetAttribute.Offset + offsetAttribute.Size);
        }

        var bufferLength = (int)Math.Ceiling((double)totalSize / 8);
        var buffer = new byte[bufferLength];

        foreach (var property in properties)
        {
            if (!Attribute.IsDefined(property, typeof(NetFieldOffsetAttribute)))
            {
                continue;
            }

            var offsetAttribute =
                (NetFieldOffsetAttribute)property.GetCustomAttribute(typeof(NetFieldOffsetAttribute))!;
            dynamic value = property.GetValue(obj)!; // 使用dynamic类型动态获取属性值
            SetBitValue(ref buffer, value, offsetAttribute.Offset, offsetAttribute.Size);
        }

        return buffer;
    }

    public static T ToFieldObject<T>(this byte[] buffer) where T : class, new()
    {
        var obj = new T();
        var properties = typeof(T).GetProperties();

        foreach (var property in properties)
        {
            if (!Attribute.IsDefined(property, typeof(NetFieldOffsetAttribute)))
            {
                continue;
            }

            var offsetAttribute =
                (NetFieldOffsetAttribute)property.GetCustomAttribute(typeof(NetFieldOffsetAttribute))!;
            dynamic value = GetValueFromBit(buffer, offsetAttribute.Offset, offsetAttribute.Size,
                property.PropertyType);
            property.SetValue(obj, value);
        }

        return obj;
    }

    /// <summary>
    /// 将值按位写入buffer
    /// </summary>
    /// <param name="buffer"></param>
    /// <param name="value"></param>
    /// <param name="offset"></param>
    /// <param name="size"></param>
    private static void SetBitValue(ref byte[] buffer, int value, int offset, int size)
    {
        var mask = (1 << size) - 1;
        buffer[offset / 8] |= (byte)((value & mask) << (offset % 8));
        if (offset % 8 + size > 8)
        {
            buffer[offset / 8 + 1] |= (byte)((value & mask) >> (8 - offset % 8));
        }
    }

    /// <summary>
    /// 从buffer中按位读取值
    /// </summary>
    /// <param name="buffer"></param>
    /// <param name="offset"></param>
    /// <param name="size"></param>
    /// <param name="propertyType"></param>
    /// <returns></returns>
    private static dynamic GetValueFromBit(byte[] buffer, int offset, int size, Type propertyType)
    {
        var mask = (1 << size) - 1;
        var bitValue = (buffer[offset / 8] >> (offset % 8)) & mask;
        if (offset % 8 + size > 8)
        {
            bitValue |= (buffer[offset / 8 + 1] << (8 - offset % 8)) & mask;
        }

        dynamic result = Convert.ChangeType(bitValue, propertyType); // 根据属性类型进行转换
        return result;
    }
}

3. 优化效果与总结

通过逐步优化，我们从最初的Json序列化366字节减小到了使用普通二进制序列化的152字节，再进一步使用位域技术优化到了86字节。这种优化在网络传输中是非常可观的，尤其是在需要传输大量数据的情况下。

本文通过一个示例案例，探讨了C#对象二进制序列化的优化方法。通过使用位域技术，我们实现了对数据包大小的极限压缩，提高了网络传输的效率。这对于开发C/S程序来说是一种乐趣，也是追求极致性能的一种体现。

最后，我们提供了本文测试源码的Github链接，供读者参考和学习。

• https://github.com/dotnet9/CsharpSocketTest

彩蛋：该仓库有上篇《C#百万对象序列化深度剖析：如何在网络传输中实现速度与体积的完美平衡 (dotnet9.com)》案例代码，也附带了TCP、UDP服务端与客户端联调测试程序哦。